针对不同大模型提示词的写作风格需要做出哪些调整？

给大模型下指令，就像跟人沟通一样，你不能指望用同一套话术搞定所有人。不同的人有不同的脾气和沟通方式，大模型也一样。有些模型“悟性”高，你说个大概它就能懂；有些则需要你把话掰开了揉碎了说。想让它们按照你想要的风格写作，就得摸透各自的“脾气”，调整你的提示词策略。

核心原则：明确、具体，给足上下文

无论面对哪个模型，有几个基本功是通用的。这些原则就像内功心法，模型换来换去，但底层逻辑不变。

首先，指令必须清晰具体。 别说“写得有趣一点”，这种模糊的要求等于没说。模型不知道你所谓的“有趣”是幽默、讽刺还是悬疑。你应该说：“用一种轻松、带点吐槽的语气，像一个朋友在跟你分享八卦那样来写。” 你看，后者就具体多了。模型接收到的是场景、角色和语气，而不是一个抽象的形容词。

其次，提供足够的上下文至关重要。 你不能凭空甩给模型一个任务，得告诉它前因后果。比如，你想让它写一篇关于“数据隐私”的文章，你应该先告诉它：这篇文章是给谁看的？是给完全不懂技术的小白，还是给专业的程序员？ 受众不同，语言风格和内容深度自然天差地别。给小白看的，就要用大白话和生活中的例子；给程序员看的，就可以多用一些技术术语。

最后，给出范例是最高效的方法。 这招叫“少样本提示”（Few-shot Prompting）。 比如，你想让模型用一种特定的风格写产品描述，光用语言描述这种风格很难说清。最直接的办法是，直接甩给它几个你想要的风格范例，然后说：“就照这个感觉写。” 模型会自己分析范例的遣词造句、句子结构和节奏，然后模仿着输出。这比你费尽口舌解释“我想要一种高级、简约但又不失温度的风格”要有效得多。

针对不同模型的微调策略

掌握了基本功，接下来就是针对不同模型的“因材施教”。虽然现在的大模型越来越趋同，但它们在训练数据、架构和指令理解上还是有细微差别，这就导致了它们对提示词的偏好有所不同。

1. 面对GPT系列：结构化和角色扮演是关键

GPT系列的模型，比如GPT-3.5和GPT-4，对结构化的指令反应很好。你可以把一个复杂的任务拆解成几个步骤，用清晰的标题或者项目符号列出来，它能更好地理解和执行。

一个有效的策略是使用分隔符（比如三重引号 """ 或 ###）来区分指令、上下文和输入数据。 这样做能帮模型清晰地界定哪部分是你要它遵守的规则，哪部分是它需要处理的材料，避免混淆。

此外，给GPT分配一个明确的角色，效果通常会很好。 比如，提示词开头第一句就是：“你是一位拥有20年经验的广告文案专家，以挑剔和精准著称。” 这个角色设定不仅定义了输出的专业水准，也暗示了写作的语气和风格——自信、专业，可能还带点不容置疑的权威感。

2. 面对Claude系列：偏爱清晰的边界和XML标签

Claude系列的模型有一个比较明显的特点，它对用XML标签（如 <example> 和 </example>）包裹起来的指令和示例有很好的识别能力。 这种格式能非常清晰地告诉模型，哪部分是背景信息，哪部分是具体任务，哪部分是参考范例。

举个例子，如果你想让Claude学习一种写作风格，可以这样组织提示词：

“`
<背景>
这是一篇针对年轻白领的咖啡品鉴文章，目的是激发他们对精品咖啡的兴趣。
</背景>

<写作风格范例>
早晨的阳光还没完全叫醒城市，一杯手冲耶加雪菲的果酸香气就已经在空气中跳跃。那不是简单的提神饮料，而是你和这个世界重新建立连接的仪式感。
</写作风格范例>

<任务>
请模仿上面的写作风格，为一款新的云南小粒咖啡写一段介绍，字数在100字左右。
</任务>
“`

这种结构化的方式，就像给模型划好了重点，让它能精准地定位到每一个元素，理解它们的意图。 相比之下，虽然GPT也能理解这种结构，但Claude对这种清晰边界的偏好似乎更强一些。

3. 开源模型：需要更直接、更啰嗦的指令

与商业模型相比，很多开源模型（比如LLaMA的一些早期版本或较小参数的模型）在理解复杂或模糊指令方面能力稍弱。这时候，你的提示词就需要更“啰嗦”、更直接。

你可能需要把隐含的假设都明确说出来。比如，你告诉GPT“写得正式一点”，它大概知道要避免口语和缩写。但对于某些开源模型，你可能需要把规则说得更细：“请使用正式书面语，避免使用网络流行词、口语化表达和非正式的缩写（例如，用‘do not’代替‘don’t’）。”

此外，对于开源模型，迭代和修正的过程可能更频繁。 第一次输出的结果可能只是一个毛坯，你需要根据这个毛坯，给出更具体的修改意见，一步步引导它达到你想要的样子。比如，你发现它写得太啰嗦，就要明确指出：“请将每个句子缩短，控制在20个字以内，删除所有不必要的修饰词。”

风格调整的实战步骤

了解了这些理论，具体操作起来可以分为几个步骤：

第一步：定义你的风格。 在动手写提示词之前，先想清楚你到底想要什么风格。最好能找到几个具体的参考案例。 风格是抽象的，案例是具体的，模型更懂具体的东西。

第二步：构建基础提示词。 把你的核心要素都放进去：
* 角色 (Role): 你希望模型扮演谁？
* 任务 (Task): 具体要做什么？
* 受众 (Audience): 写给谁看？
* 格式 (Format): 输出列表、段落还是表格？
* 语气 (Tone): 严肃、幽默还是共情？
* 范例 (Examples): 提供一两个参考样本。

第三步：针对特定模型进行结构优化。 如果你用的是Claude，试试XML标签。 如果用的是GPT，可以多用Markdown标题和分隔符来增加结构性。

第四步：迭代优化。 没有哪个提示词能一步到位。 把模型的第一次输出当成初稿，然后像一个编辑一样，给出具体的修改意见。是句子太长了？还是情感不够饱满？把这些反馈变成新的、更具体的指令，加到你的提示词里，再试一次。这个过程可能需要重复几次，但每次都会更接近你想要的结果。

总而言之，调整提示词的写作风格，不是一个有标准答案的数学题，更像是在和一个聪明的、但没有自己主见的实习生沟通。你需要清晰地告诉他要做什么，给他学习的榜样，在他跑偏的时候及时纠正。不同的“实习生”理解能力和习惯不同，你需要花点时间去适应他们的沟通方式，最终才能让他们高效地为你工作。